Descripción
Aprende a resolver problemas complejos de aprendizaje automático con TensorFlow, la revolucionaria nueva biblioteca de software de Google para el aprendizaje profundo. Si tienes algunos conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo, este libro práctico te introduce en los fundamentos del aprendizaje automático mostrándote cómo diseñar sistemas capaces de detectar objetos en imágenes, comprender texto, analizar vídeo y predecir las propiedades de posibles medicamentos.
TensorFlow para Deep Learning enseña conceptos a través de ejemplos prácticos y te ayuda a construir conocimientos sobre los fundamentos del aprendizaje profundo desde cero. Es ideal para desarrolladores experimentados que diseñan sistemas de software, y útil para científicos y otros profesionales familiarizados con la programación, pero no necesariamente con el diseño de algoritmos de aprendizaje.
- Aprende los fundamentos de TensorFlow, incluyendo cómo realizar cálculos básicos
- Construye sistemas de aprendizaje simples para comprender sus fundamentos matemáticos
- Sumérgete en redes profundas completamente conectadas utilizadas en miles de aplicaciones
- Convierte prototipos en modelos de alta calidad con optimización de hiperparámetros
- Procesa imágenes con redes neuronales convolucionales
- Maneja conjuntos de datos de lenguaje natural con redes neuronales recurrentes
- Usa el aprendizaje por refuerzo para resolver juegos como el tres en raya
- Entrena redes profundas con hardware que incluye GPU y unidades de procesamiento tensorial
Autor: Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 03/04/2018
Páginas: 256
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.80lbs
Tamaño: 9.10h x 6.90w x 0.50d
ISBN13: 9781491980453
ISBN10: 1491980451
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Informática | Programación | Algoritmos
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural
Sobre el autor
Bharath Ramsundar obtuvo una Licenciatura (BA) y una Licenciatura en Ciencias (BS) en EECS y Matemáticas de la Universidad de California en Berkeley y fue el mejor alumno de su promoción en matemáticas. Actualmente es estudiante de doctorado en ciencias de la computación en la Universidad de Stanford con el grupo Pande. Su investigación se centra en la aplicación del aprendizaje profundo al descubrimiento de fármacos. En particular, Bharath es el desarrollador principal y creador de DeepChem.io, un paquete de código abierto fundado en TensorFlow que tiene como objetivo democratizar el uso del aprendizaje profundo en el descubrimiento de fármacos. Cuenta con el apoyo de una Beca Hertz, la beca de posgrado más selectiva en ciencias.
Reza Bosagh Zadeh es Fundador y CEO de Matroid y Profesor Adjunto en la Universidad de Stanford. Su trabajo se centra en el Aprendizaje Automático, la Computación Distribuida y las Matemáticas Aplicadas Discretas. Reza obtuvo su doctorado en Matemáticas Computacionales de la Universidad de Stanford bajo la supervisión de Gunnar Carlsson. Sus premios incluyen un Premio KDD al Mejor Artículo y el Premio Gene Golub a la Tesis Destacada. Ha sido miembro de los Consejos Asesores Técnicos de Microsoft y Databricks.
Como parte de su investigación, Reza construyó los algoritmos de aprendizaje automático detrás del sistema "a quién seguir" de Twitter, el primer producto en utilizar el aprendizaje automático en Twitter. Reza es el creador inicial del Paquete de Álgebra Lineal en Apache Spark y su trabajo ha sido incorporado en entornos de computación de clúster industriales y académicos. Además de la investigación, Reza diseñó e imparte dos clases de nivel de doctorado en Stanford: Algoritmos Distribuidos y Optimización (CME 323), y Matemáticas Discretas y Algoritmos (CME 305).